Inhoud

• stadia
• Deel 1 Graduate Studies
• Deel 2 Leer de nodige vaardigheden
• Deel 3 Professionele ervaring opdoen
• Deel 4 Succesvolle werving

In dit artikel: Afgestudeerd onderwijsDe benodigde vaardigheden aanlerenEen professionele ervaring opdoenRekrutering herstellen19 Referenties

Met de ontwikkeling en veelheid van ondernemingen is er een groeiende behoefte aan gegevenssystemen. Als je gepassioneerd bent door cijfers, als je graag problemen oplost en je kennis doorgeeft aan anderen, dan is een carrière als data-analist een perfecte keuze voor jou. Een universitair diploma, goede analytische vaardigheden en waardevolle professionele ervaring vormen de som van de vereisten om je carrière als data-analist te starten en te slagen.

stadia

Deel 1 Graduate Studies

1. 
   

   
   Vraag een vergunning aan. De meeste basistaken voor data-analisten vereisen minimaal een bachelordiploma op gebieden zoals wiskunde, statistiek, economie, marketing, financiën of IT.

2. 
   

   
   Beslis of het passend is om een ​​masterdiploma of een doctoraat te hebben. Posities op het niveau van data-analisten kunnen een masterdiploma of een doctoraat vereisen, hoewel ze ook een hoger salaris garanderen. Als je geïnteresseerd bent, denk dan aan de aanvullende universitaire diploma's die het beste voor je zijn om je carrière te bevorderen.
   • Als geschikte academische graden, wil je misschien een master's degree in data science of marketing en marketing data-analyse overwegen.

3. 
   

   
   
   
   Registreer voor privélessen. Als u denkt dat u hulp nodig hebt bij de infinitesimale calculus of als u meer wilt weten over codering, meld u dan aan voor cursussen, persoonlijk of online, zodat u over de vaardigheden beschikt die u nodig hebt om gegevensanalist te worden.
   • Wanneer u op zoek bent naar cursussen, controleer dan of een school of universiteit in uw gemeenschap een seminar organiseert of cursussen aanbiedt op het gebied van uw keuze. Er kunnen ook trainingsworkshops in uw omgeving zijn die u kunt bijwonen.

Deel 2 Leer de nodige vaardigheden

1. 
   

   
   Beheers de algebra van het universitaire niveau. Gegevensanalisten werken constant met cijfers. U moet er daarom voor zorgen dat u vertrouwd bent met wiskunde. Een goed begrip van algebra op universitair niveau is belangrijk: je moet verschillende functies kunnen interpreteren en grafisch weergeven. U moet ook echte problemen kunnen oplossen.
   • Het zou ook nuttig zijn om de infinitesimale calculus te beheersen met verschillende variabelen en de lineaire algebra.

2. 
   

   
   
   
   Heb een goed begrip van statistieken. Om data-analist te worden, moet u de gegevens kunnen interpreteren en dat is waar de statistieken binnenkomen. Begin met middelbare school- of universiteitsstatistieken voordat je naar de meer complexe informatie komt die nodig is voor de baan.
   • Het gemiddelde, de mediaan, de standaarddeviatie en de modus (de dominante waarde) zijn voorbeelden van concepten in statistieken die u op de middelbare school of aan de universiteit moet leren.
   • Een goede kennis van beschrijvende en inferentiële statistieken zal ook nuttig zijn.

3. 
   

   
   Verbeter uw codeer- en programmeervaardigheden. Zelfs als u geen kennis van programmeren of programmeren nodig hebt om aan de slag te gaan als data-analist, moet u enig inzicht hebben in deze gebieden. Begin met het leren gebruiken van programma's zoals Python, R en Java voordat je verder gaat met andere, meer complexe tools.
   • SQL computertaal wordt ook behoorlijk gebruikt door data-analisten.
   • U kunt online cursussen volgen over coderen en programmeren.

4. 
   

   
   Ontwikkel communicatie- en presentatievaardigheden. Nadat uw gegevens zijn geanalyseerd, moet u met andere mensen kunnen chatten. Bereid je voor om complexe informatie uit je onderzoek aan mensen die niet in het veld zijn uit te leggen en je te laten begrijpen. Oefen ook met het visueel en praktisch presenteren van uw gegevens.
   • U moet uw gegevens zowel visueel als mondeling kunnen communiceren. Begrijp hoe tools zoals ggplot en matplotlib uw ontdekkingen illustreren.

5. 
   

   
   Maak uzelf vertrouwd met Microsoft Excel. Omdat het organiseren van gegevens en het maken van berekeningen deel uitmaakt van uw vaardigheden als gegevensanalist, moet u Excel beheersen. Er zijn veel videozelfstudies online, evenals gratis sites die u helpen alles te weten te komen over het beste gebruik van Excel.

6. 
   

   
   Meer informatie over automatisch leren. Op het gebied van data-analyse is het belangrijk om een ​​computer te kunnen leren hoe een set gegevens te gebruiken om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. Zoek naar online cursussen die je alles kunnen leren over automatisch leren. Hopelijk zijn sommige van deze cursussen gratis.
   • Het begrijpen van automatisch leren vereist een basiskennis van programmeren en statistieken.
   • Er zijn drie soorten automatisch leren: begeleid leren, versterkend leren en leren zonder toezicht.
   • Als een voorbeeld van begeleid leren gebruiken we het filter in de inbox om spam die als spam is geïdentificeerd, te blokkeren. Wanneer Netflix een suggestie doet van series of films die u mogelijk interesseren, hebben we het over niet-gecontroleerd leren. Een automatische auto die zich kan visualiseren en zich kan aanpassen aan zijn omgeving, zou onder een versterkend leersysteem werken.

Deel 3 Professionele ervaring opdoen

1. 
   

   
   Zoek naar bedrijven die data-analyse nodig hebben. Richt uw zoektocht naar een baan op bedrijven die de neiging hebben om meer behoefte te hebben aan data-analisten dan anderen. Marketingbureaus, technologiebedrijven en financiële instellingen hebben de neiging om gegevensanalisten te werven die de gegevens moeten interpreteren en in eenvoudiger bewoordingen moeten uitleggen.
   • Bekijk de websites van de bedrijven die u interesseren om te zien of ze vacatures hebben of online een wereldwijde zoekopdracht uitvoeren. Als je iemand kent die in het veld werkt, vraag hem of hij op de hoogte is van een vacature.

2. 
   

   
   Solliciteer voor een stage Stages zijn een opstap naar het vinden van een baan in een groot bedrijf. Meestal moet je, om een ​​stage op dit gebied te krijgen, ingeschreven zijn in een programma dat leidt tot een diploma voordat je solliciteert. Afhankelijk van de sector van activiteit, moet u de programmering van Python, R of SQL beheersen. Het beheersen van deze drie talen is een echte troef.
   • De meeste van deze vacatures zijn niet-betalende of zomerstages. Probeer dus eerst te informeren voordat u zich aanmeldt om alle details te kennen.

3. 
   

   
   Word lid van een handelsorganisatie. Handelsorganisaties bieden unieke middelen om te werken, zoals trainingsworkshops, netwerkmogelijkheden of online helpcentra. Er zijn verschillende organisaties die gespecialiseerd zijn in gegevensanalyse, zoals de French Statistical Society (SFdS). Voer een online zoekopdracht uit om te zien of u lid wilt worden van een van hen.
   • Om lid te worden van een handelsorganisatie, gaat u naar hun verenigingswebsite voor meer informatie over lidmaatschapsvereisten. Mogelijk kunt u zich gratis abonneren en hebt u beperkte toegang tot beschikbare bronnen. Er zijn meestal verschillende lidmaatschapsniveaus die u voordelen bieden, afhankelijk van de hoogte van uw abonnement.

4. 
   

   
   Streven naar basistaken. Kernbanen geven je de kennis en waardevolle ervaring die je nodig hebt om banen op hoog niveau te krijgen. Ook moet worden erkend dat zelfs basistaken goede lonen bieden en dat bedrijven voortdurend op zoek zijn naar statistische analisten en bedrijfsanalisten.
   • Kernbanen vereisen meestal een bachelor's degree, in plaats van een master's of doctoraat.

Deel 4 Succesvolle werving

1. 
   

   
   Schrijf een CV professional en een sollicitatiebrief. Je cv en motivatiebrief is de eerste indruk die je aan werkgevers geeft. Neem de tijd om uw vaardigheden en ervaringen te benadrukken en te laten zien dat u de juiste persoon bent voor de baan. Wanneer je klaar bent, lees dan zeker je CV zodat het geen fouten bevat.

2. 
   

   
   Onderzoek het bedrijf vóór het interview. Door van tevoren informatie over het bedrijf te vragen, bent u zeker dat u naar kantoor komt om een ​​serieuze discussie over het werk te voeren. Bezoek de website van het bedrijf voor meer informatie over de projecten waaraan het werkt en de programma's die het gebruikt.
   • Als het bedrijf op een sociaal netwerk zit, bezoek dan hun profiel om hun nieuwste publicaties te lezen.

3. 
   

   
   Oefen met het beantwoorden van potentiële vragen. Voer een online zoekopdracht uit op vragen die meestal tijdens een interview worden gesteld. Oefen vervolgens met een vriend of neem je antwoorden op om te zien of je kunt verbeteren.
   • Hier zijn enkele mogelijke vragen: "Wat is uw opvatting van big data? Of "beschrijf problemen die data-analisten vaak tegenkomen in hun werk. "

4. 
   

   
   Bereid je voor om je technische vaardigheden te demonstreren. Afhankelijk van de functie, kan je worden gevraagd om je technische vaardigheden aan te tonen. Ontdek welke soorten programma's het bedrijf vóór de dag van het interview gebruikt en wees klaar om de interviewer te laten zien dat u zich zeer op uw gemak voelt met deze tools.
   • Hier zijn enkele technische vaardigheden die u mogelijk hebt: coderen, programmeren of analyseren van gegevens met behulp van verschillende bronnen.

5. 
   

   
   Denk na over de vragen die je de interviewer zou kunnen stellen. Stel aan het einde van het interview vragen als: "Welk soort project moet ik in het algemeen beheren? Welk programma gebruikt u het liefst om de gegevens te visualiseren? De vragen tonen uw interesse in de functie en kunnen u helpen zich te onderscheiden van andere kandidaten.